Apprentissage de robot pas cher par imitation

L'Apprentissage par imitation des robots est devenu un sujet tendance ces dernières années. Cette méthode permet aux robots d'apprendre des tâches en observant et en copiant les humains. Bien que cette approche soit prometteuse, elle peut coûter cher à cause du matériel spécifique et de la Collecte de données exhaustive. De plus, utiliser ces robots dans des situations réelles nécessite une configuration soigneuse et des conditions précises. Cet article présente un nouveau cadre qui est économique, facile à reproduire, et peut fonctionner avec différents robots et environnements.

#Caractéristiques Clés du Cadre

Le cadre proposé permet à l'apprentissage par imitation de fonctionner sur des robots industriels, pas seulement sur des robots collaboratifs coûteux. La recherche montre que les robots peuvent apprendre plusieurs tâches en utilisant des conceptions de réseau simples et moins de démonstrations que ce qu'on pensait nécessaire auparavant. Pour améliorer l'évaluation des performances dans des tâches réelles, une nouvelle méthode d'évaluation appelée Voting Positive Rate (VPR) est introduite, offrant une manière plus objective de juger de la performance des robots.

#Apprentissage Robotique Économique

Traditionnellement, l'utilisation de l'apprentissage par imitation pour la manipulation des robots a été freinée par des coûts élevés. Ce nouveau cadre utilise des appareils courants pour rendre le processus plus abordable. Il vise à permettre à un plus grand nombre de chercheurs et de praticiens de participer à l'avancement de la robotique. La configuration comprend des objets du quotidien, un bras robotique, un contrôleur et deux caméras.

#Méthode d'Évaluation Rigoureuse

Pour tester l'efficacité du cadre, dix tâches robotiques uniques ont été créées, chacune conçue avec des besoins du monde réel à l'esprit. Ces tâches sont analysées en fonction de leur conception et de leur performance, qui seront discutées en détail. L'analyse couvrira les exigences et les méthodes utilisées pour créer ces tâches et comment certaines caractéristiques affectent la performance dans des tests en conditions réelles.

#Flexibilité dans l'Exécution des Tâches

Ce cadre offre une approche polyvalente pour utiliser un bras robotique polyvalent, lui permettant de s'adapter à divers scénarios industriels. De plus, un seul point de contrôle de modèle peut exécuter plusieurs tâches avec juste quelques ajustements faits pendant l'entraînement. Cette adaptabilité est un gros plus pour ceux qui entrent dans le domaine de la robotique.

#Collaboration Open-Source

Pour encourager la collaboration au sein de la communauté d'apprentissage des robots, tous les ensembles de données et modèles pertinents ont été mis à disposition en ligne. Ces données comprennent diverses tâches et conditions environnementales, aidant la recherche future et aidant à promouvoir la reproductibilité dans le domaine.

#Contributions du Cadre

Les principales contributions de ce cadre incluent :

1. Un nouveau cadre d'apprentissage par imitation à faible coût accessible aux chercheurs individuels.
2. La collecte de plus de 4 000 épisodes à travers dix tâches robotiques réelles, avec des résultats sur la façon dont la difficulté des tâches est liée à la performance.
3. La démonstration de l'adaptabilité du modèle grâce à une intégration minimale des ensembles de données et à de légers ajustements du processus d'entraînement.

#Processus de A à Z

Le cadre décrit un processus clair de A à Z pour mettre en œuvre une configuration d'apprentissage par imitation économique. Cela inclut la configuration matérielle, la conception des tâches, la collecte de données, la modélisation, l'entraînement, l'évaluation (en utilisant le Voting Positive Rate), et enfin le déploiement du modèle. La conception du cadre est simple et financièrement viable pour ceux qui souhaitent s'engager dans la robotique.

#Travaux Connexes

#Informations sur l'Apprentissage par Imitation

L'apprentissage par imitation (IL) est une approche largement reconnue en robotique qui aide les machines à apprendre des comportements complexes en copiant des experts. Une méthode courante est le clonage comportemental, où les actions sont directement liées à ce qui est observé. Bien que cela soit efficace, cela peut être difficile avec des comportements compliqués en raison de sa dépendance à des démonstrations spécifiques.

Pour résoudre ces problèmes, de nouvelles recherches se sont penchées sur des politiques implicites qui ne nécessitent pas de guidage explicite des actions. Ces modèles gèrent souvent mieux les comportements divers mais rencontrent des difficultés avec la stabilité de l'entraînement en raison de la complexité de la gestion des échantillons négatifs.

#Nouvelles Directions dans l'Apprentissage

Des politiques basées sur la diffusion ont émergé pour améliorer la stabilité des politiques implicites. Elles simplifient le processus en modélisant directement le score d'action, et cette recherche a exploré l'utilisation de Modèles Probabilistes de Diffusion Dénoyés (DDPMs) pour la prédiction d'action. Ce modèle s'aligne bien sur des exigences changeantes grâce à des tests approfondis.

#Accessibilité et Application dans le Monde Réel

Un des principaux défis de l'apprentissage robotique a été l'accès à des données d'entraînement diversifiées. Certains chercheurs ont proposé une méthode appelée transfert sim-to-real, où les robots sont d'abord entraînés en simulations avant de s'attaquer à des tâches du monde réel. Cependant, cela nécessite une configuration habile et échoue souvent à s'adapter à des conditions réelles inattendues.

En revanche, l'apprentissage robotique de bout en bout propose une approche plus simple en utilisant l'apprentissage par imitation. Des projets ont réussi à apprendre des tâches grâce à des démonstrations humaines directes, mais beaucoup dépendent encore d'un équipement coûteux ou ne ciblent pas les robots industriels. Ce cadre vise à combler cette lacune en étant accessible à ceux qui sont moins familiers avec la robotique avancée.

#Configuration du Cadre

#Préparation du Matériel

Les dispositifs nécessaires à la collecte de données et au déploiement du modèle sont assez simples et comprennent :

• Bras Robotique : Un bras robotique de qualité industrielle avec un kit de développement logiciel personnalisé pour la communication. Le cadre est adaptable à différents systèmes robotiques.
• Caméras : Deux caméras RGB-D Intel RealSense D415 pour capturer des images. Bien que ces caméras spécifiques soient utilisées, toute caméra RGB peut être substituée selon les circonstances de l'utilisateur.
• Contrôleur : Un contrôleur Oculus Quest 2 pour l'opération à distance du bras robotique. Le contrôleur permet le mouvement et inclut une fonction d'arrêt programmée pour maintenir la stabilité opérationnelle.

Cette configuration matérielle peut être ajustée en fonction des besoins individuels mais met l'accent sur l'importance de la cohérence dans la collecte de données et les méthodes de déploiement.

#Stratégie de Collecte de Données

Avant de rassembler des données, les opérateurs doivent s'assurer que la zone de travail est dégagée d'obstacles. L'orientation de la configuration de la caméra est cruciale pour aligner les mouvements de l'opérateur avec les actions du robot. Les données sont collectées en enregistrant les mouvements du robot avec des horodatages et des vidéos, détaillant la position et l'état du bras robotique.

Pendant ce processus de collecte, deux opérateurs travaillent ensemble. L'un organise les objets, tandis que l'autre utilise le contrôleur pour manipuler le bras robotique. Le système garde une trace de qui a collecté les données pour distinguer les différentes tentatives.

Le nombre d'épisodes pour chaque tâche varie selon la complexité, visant généralement environ 100 démonstrations. Le processus peut prendre entre une demi-heure et une heure, selon le scénario.

#Système de Contrôle du Robot

Le système de contrôle du robot se compose de deux composants : le module de perception et le module de prédiction d'action. Le module de perception traite les données visuelles des caméras et les transforme en informations compréhensibles pour le robot. Différentes architectures de réseau, comme les modèles ResNet, sont testées, avec un qui s'est avéré le plus efficace.

Le module de prédiction d'action utilise ces données traitées pour générer des chemins de mouvement pour le bras robotique. Cette partie du cadre peut utiliser diverses structures de réseau, particulièrement axées sur la façon dont elles gèrent des tâches complexes.

#Conception des Tâches

Créer des tâches bien définies est fondamental pour évaluer correctement comment le modèle fonctionne. L'étude introduit dix tâches du monde réel qui sont faciles à reproduire. Chaque tâche met au défi la capacité du modèle à traiter des caractéristiques spécifiques, telles que la reconnaissance des couleurs ou la taille des objets. Cette diversité aide à évaluer les réponses du modèle à diverses conditions réelles.

Les tâches sont conçues pour offrir des défis pratiques tout en restant simples à mettre en place. Cela garantit qu'elles sont accessibles à un public plus large et peuvent fournir des insights sur la performance du modèle.

#Tâches d'Entraînement Hors Ligne

Les tâches incluent :

• PickPlace : Déplacer une bouteille dans un contenant.
• BlockPick : Ramasser des blocs colorés et les placer dans des contenants correspondants.
• Basketball : Laisser tomber une balle de tennis dans un anneau.
• RingToss : Placer des anneaux sur des piquets.
• CupStack : Empiler des tasses dans l'ordre.
• ShapeDistinguish : Sélectionner une forme en mousse qui correspond à un dessin désigné.
• WhichCube : Trier des cubes colorés sur des cartes.
• PickSmall/Big : Choisir le plus petit ou le plus grand cube d'une sélection.

La structure de base de ces tâches permet une collecte de données simple tout en se concentrant sur différentes compétences nécessaires pour des applications réelles.

#Évaluation de la Performance

#Voting Positive Rate

Évaluer comment le modèle performe pendant l'entraînement dans le monde réel peut être délicat. Beaucoup de méthodes utilisent des environnements de simulation pour approcher la réalité mais nécessitent une conception minutieuse. Pour pallier cela, le Voting Positive Rate est introduit. Il implique que plusieurs évaluateurs jugent chaque tâche, garantissant une évaluation plus fiable.

Le système de vote implique que chaque évaluateur évalue indépendamment le succès de la tâche. Ce processus réduit le biais individuel et fournit une image plus claire de la performance du robot.

#Déploiement du Modèle

Une fois le modèle entraîné, il est déployé sur un PC, qui communique avec le bras robotique. Les actions prédites par le modèle, accompagnées de leurs horodatages, sont envoyées au robot. Cela aide à exécuter les tâches efficacement, garantissant que les nouvelles actions sont opportunes et pertinentes.

#Conclusions de la Recherche

#Analyse des Tâches

Un examen approfondi de la performance des différentes tâches révèle l'importance du nombre de démonstrations et de la complexité des tâches.

• Démonstrations : Un plus grand nombre de démonstrations tend à mener à de meilleurs taux de réussite. Pour les tâches plus simples, plus de données équivaut à un meilleur apprentissage.
• Complexité : Les tâches qui nécessitent plus de prise de décision affichent généralement des taux de réussite plus bas. Mesurer la complexité des tâches aide à identifier ce que le modèle peut gérer efficacement.

#Études sur la Structure du Modèle

À travers le test de diverses structures de modèles, il est clair que, bien que des architectures plus simples puissent fonctionner pour des tâches simples, des modèles plus complexes brillent dans des situations difficiles. Par exemple, les modèles transformateurs ont montré une meilleure adaptabilité dans des tâches complexes par rapport aux modèles CNN basiques.

#Problèmes de Qualité des Données

Collecter des données avec deux opérateurs différents a montré des résultats incohérents. Même avec des longueurs de démonstration et des temps d'entraînement identiques, la performance variait, mettant en lumière la nécessité d'explorer davantage le niveau de compétence des collecteurs de données.

#Généralisation Multi-tâches

En s'éloignant de l'entraînement de modèles pour une seule tâche, ce cadre intègre également l'apprentissage multi-tâches. En s'appuyant sur des données précédemment collectées, les robots peuvent s'adapter et bien performer sur de nouvelles tâches.

#Directions Futures

L'apprentissage par imitation devrait continuer à évoluer pour être plus flexible à travers différents systèmes robotiques. Cette recherche fournit une base solide et vise à minimiser la quantité de données nécessaires tout en maintenant l'efficacité du modèle. Les prochaines étapes impliquent d'utiliser de grands ensembles de données préexistants pour améliorer l'efficacité de l'entraînement, au final bénéfique pour la communauté robotique dans son ensemble.

#Conclusion

En résumé, cette recherche présente un cadre abordable et généralisé pour l'apprentissage robotique. Les résultats montrent qu'il est possible de déployer efficacement des systèmes robotiques dans des tâches pratiques tout en minimisant les coûts et le temps de mise en place. Avec ces insights et les conceptions de tâches accessibles, ce cadre ouvre la voie à de futures avancées en robotique et encourage la collaboration dans le domaine.